基于用户关系的在线社会网络关键用户识别算法

发布时间：2017-10-19 03:29

  本文关键词：基于用户关系的在线社会网络关键用户识别算法

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【摘要】：为了从在线社会网络中识别关键用户,并对用户的关键性进行量化排序,提出URRank算法,通过模拟人类社会的投票行为,综合考虑用户自身的活跃度和用户间的关注与互动关系,经过迭代计算,量化用户的关键性.以新浪微博的部分抓取数据为例,通过比较现有几种关键用户排序算法发现,URRank算法能够避免其他算法存在的被欺骗及片面性问题,识别出具有高认知度和高覆盖度的关键用户.
【作者单位】： 北京交通大学电子信息工程学院;
【关键词】： 计算机网络 在线社会网络 关键用户识别 用户关系
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61271199,61301082) 中央高校基本科研业务费专项资金资助(2011JBZ003)
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： 随着在线社会网络的发展,越来越多的商业活动进入到这个领域,更快更好的分析和识别关键用户,对于在线社会网络的市场营销,广告传播等有着重要的商业价值;识别关键用户,不仅可以发现目前的热点信息,也能够预测未来的热点信息,对于舆情监测及热点分析也有很好的指导意义;同时,通

【参考文献】

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本文编号：1058797